基于改进型Retinex算法的轴承滚子瑕疵检测系统设计

基于机器视觉的工件瑕疵检测技术已经成为了重要的发展趋势，然而在实际的检测环境中，光照不均问题对检测结果带来了非常大的影响。因此，光照校正处理成为了机器视觉检测的关键步骤，但是现有的光照校正算法往往存在图像细节丢失的问题，直接影响了检测效果。针对这一问题，提出了一种改进型的Retinex光照校正算法，采用中值滤波代替了高斯环绕函数，从而实现了光照分量的估计，并使用信息熵函数完成了对原图光照均匀程度的判定。同时，基于所提算法搭建了一套轴承滚子瑕疵检测系统，并对所提算法的性能进行验证。实验结果表明，与现有的Retinex系列光照校正算法相比，该算法能够更好地保留工件的图像细节，从而实现更优的检测准确率。

轴承是现代机械设备中的重要零部件，也是我国重点发展的战略性基础产业之一[1] [2] [3]。“十二五”计划明确指出， 轴承是加快振兴装备制造业的16 个关键领域的核心基石[4]，它在多个关键领域有着广泛的应用。作为轴承核心零件之一的轴承滚子，其质量直接决定了轴承的质量。

目前，在轴承滚子质量检测方法中，基于机器视觉的检测方法因为速度快，准确率高等优势，已经成为了轴承滚子质量检测的主流方案[5]。基于机器视觉的轴承滚子检测系统通过工业相机来完成待检物表面图像的采集，随后将图像传送到图像处理单元，并完成图像中关键信息的提取和判别，进而实现对轴承表面瑕疵的检测[6]。

在实际场景下工作的轴承滚子检测系统中，光照不均匀问题一直是影响其检测性能的难题。由于轴承滚子的材质特性，往往会导致与滚子本身纹理相似的瑕疵难以被检测出来。另外，光照不均现象会对瑕疵的判别带来影响，在轴承滚子图像中，光照不均区域大小、灰度变化的随机性会降低瑕疵判别标准的准确性，从而降低系统的检测准确率。因此，需要在传统的基于机器视觉的轴承滚子瑕疵检测系统中加入光照校正算法，以此来消除光照影响，提高系统检测准确率。

目前应用较多的光照校正方法包括直方图均衡法[7]、基于照明–反射模型的同态滤波法[8]、基于Retinex 原理的光照校正算法[9]以及图像边缘增强法[10]等。其中，基于Retinex 原理的光照校正算法以处理灰度图见长[11]。基于Retinex 原理的光照校正方法通过使用高斯环绕函数完成了光照分量的估计，